継続的学習（Continuous Learning）における新旧モデルの性能逆転を防ぐA/Bテスト

継続的学習（Continuous Learning）における新旧モデルの性能逆転を防ぐA/Bテストとは

継続的学習（Continuous Learning）における新旧モデルの性能逆転を防ぐA/Bテストとは、機械学習モデルを継続的に更新する環境において、新たに開発されたモデル（チャレンジャー）が既存の稼働モデル（ベースライン）よりも性能が低下していないか、あるいは意図しない振る舞いをしていないかを本番環境に近い形で検証する手法です。これはMLOpsにおけるA/Bテストの一環であり、モデルの性能劣化（逆転）を未然に防ぎ、安定した改善サイクルを確立するために不可欠なプロセスです。特にデータドリフトや概念ドリフトが発生しやすい継続学習環境でその重要性が高まります。

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